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      政府投資的產(chǎn)業(yè)效應(yīng):基于北京市的實證研究

      2021-06-16 13:06:23田冬麗
      中國市場 2021年17期
      關(guān)鍵詞:政府投資脈沖響應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

      [摘 要]產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展和調(diào)整對政府投資具有較強(qiáng)的依賴性,文章通過對政府投資進(jìn)行了協(xié)整、并對模型誤差進(jìn)行了修正,使用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等分析方法對北京市從2001到2019年區(qū)間內(nèi),北京市政府投資對當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展和調(diào)整的影響進(jìn)行了實證分析。結(jié)論表明:政府投資對農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)均具有正向長期均衡關(guān)系,政府投資對農(nóng)業(yè)的發(fā)展和調(diào)整影響具有滯后性;政府投資對工業(yè)發(fā)展和調(diào)整的影響具有持續(xù)穩(wěn)定性;政府投資對服務(wù)業(yè)的發(fā)展和調(diào)整影響顯著?;诖耍瑧?yīng)調(diào)整政府投資在各個產(chǎn)業(yè)中的分配比例。

      [關(guān)鍵詞]政府投資;產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);脈沖響應(yīng)

      [DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.17.001

      1 引言

      產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長具有內(nèi)在聯(lián)系,不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有不同的結(jié)構(gòu)效應(yīng),進(jìn)而引致不同的經(jīng)濟(jì)增長速度,經(jīng)濟(jì)增長又對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換產(chǎn)生相應(yīng)的需求,他們是相互促進(jìn)、共同發(fā)展的有機(jī)體。政府投資對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展與調(diào)整和當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長的均有較大聯(lián)系,政府的投資政策影響著當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與發(fā)展進(jìn)而影響當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長速度。政府投資對當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和發(fā)展具有強(qiáng)烈的導(dǎo)向性和方向性,引導(dǎo)當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展。

      2 實證研究

      2.1 協(xié)整檢驗

      本文選取不同產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值結(jié)構(gòu)作為變量。農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值用PI、SI、TI表示,通過GDP平減指數(shù)進(jìn)行平減,用固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)對政府投資額進(jìn)行處理后用GI表示。對數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對數(shù)處理時,使其線性化,達(dá)到消除時間序列數(shù)據(jù)中的異方差現(xiàn)象。通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對數(shù)處理后,用LPI、LSI、LTI、LGI分別表示取自然對數(shù)的農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)生產(chǎn)總值PI、 SI、 TI以及政府投資GI。

      通過對向量自回歸模型Johansen檢驗,采用對數(shù)似然比LR、AIC、SC準(zhǔn)則來確定數(shù)據(jù)滯后階數(shù),通過對模型修正可知,滯后階數(shù)取1時模型較為理想,并且各方程的擬合優(yōu)度達(dá)到最優(yōu)。結(jié)果如下(注:()內(nèi)數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)差,[]內(nèi)數(shù)值為t值)。Johansen檢驗結(jié)果如表1所示。

      LPI= 0.215829 + 0.897456LPI(-1) + 0.023508LGI(-1) + u1t(1)

      (0.02228) (0.02612)

      [40.2778][0.89697]

      LSI = 0.084290+1.011986LSI(-1) – 0.021429LGI(-1) + u1t(2)

      (0.01160)(0.03674)

      [87.2407][-0.58326]

      LTI= 0.193190+1.000553LTI(-1) – 0.024883LGI(-1) + u1t(3)

      (0.00921)(0.03939)

      [108.617][-0.63164]

      從表1可知,在95%的置信水平下,LGI與LPI、LSI、LTI存在一定的協(xié)整關(guān)系。最終我們選取對應(yīng)的協(xié)整方程如下:

      LPI- 0.105928LGI - 2.441786=0(4)

      (0.12798)

      [-0.82770]

      LSI-0.329125LGI - 0.086845t - 3.219185=0(5)

      (0.02177)(0.00063)

      [-15.1211][-138.331]

      LTI- 0.233891LGI – 0.116907t - 2.547433=0(6)

      (0.05630)

      [-4.15422]

      通過以上分析可知,政府投資對工業(yè)的發(fā)展和調(diào)整作用最大,對服務(wù)業(yè)的發(fā)展和調(diào)整作用次之,對農(nóng)業(yè)的發(fā)展和調(diào)整最弱。

      2.2 向量誤差修正模型

      當(dāng)時間序列數(shù)據(jù)出現(xiàn)短期動態(tài)波動時,VEC表達(dá)式會通過誤差修正項調(diào)整修正短期對長期均衡的偏差。

      D (LPI) =-0.225210ECMt-1+0.339752 D (LPI (-1)) - 0.506257 D (LPI (-2)) +0.221599 D (LPI (-3))

      (0.11795) (0.25808) (0.28550) (0.29706)

      -0.486951D (LPI (-4)) + 0.163617 D (LPI (-5)) -0.098103 D (LPI (-6)) - 0.075731 D (LGI (-1))

      (0.29306)(0.29460) (0.23888) (0.05917)

      - 0.034538 D (LGI (-2)) - 0.024287 D (LGI (-3)) + 0.001093 D (LGI (-4)) + 0.001999 D (LGI (-5))

      (0.06026)(0.05474)(0.04834)(0.04812)

      - 0.025761D (LGI (-6))(7)

      (0.04641)

      R2=0.550869F=1.226520AIC=-3.385771

      D (LSI)=-0.608741ECMt-1+0.589536 D (LSI (-1)) – 0.083581 D (LSI (-2)) + 0.611531 D (LSI (-3))

      (0.33202)(0.28549) (0.40024)(0.35976)

      - 0.256410 D (LSI (-4)) + 0.493365 D (LSI (-5)) + 0.016704 D (LSI (-6)) – 0.116118 D (LSI (-7))

      (0.43417)(0.26937)(0.28027) (0.21333)

      - 0.135236D (LGI (-1)) – 0.101877 D (LGI (-2)) – 0.139015 D (LGI (-3)) – 0.150933 D (LGI (-4))

      (0.09819)(0.08099)(0.06592) (0.06260)

      - 0.061266D (LGI (-5)) - 0.061539 D (LGI (-6)) - 0.061307 D (LGI (-7)) – 0.010932

      (0.06698)(0.05875) (0.05161)(8)

      R2=0.742049F=1.534241AIC=-3.909114

      D (LTI) = -0.105876ECMt-1 - 0.066071 D (LTI (-1)) - 0.389380 D (LTI (-2)) + 0.050741 D (LGI (-1))

      (0.25460)(0.24966) (0.21677) (0.05293)

      - 0.026136 D (LGI (-2)) + 0.176827(9)

      (0.04889)

      R2=0.277274F=1.406714AIC=-3.236024

      以上結(jié)果表明政府投資對農(nóng)業(yè)的發(fā)展具有一定的時滯性,對工業(yè)的發(fā)展起逆向穩(wěn)定器作用、對服務(wù)業(yè)促進(jìn)作用較小。

      2.3 脈沖響應(yīng)

      通過政府投資對農(nóng)業(yè)、工業(yè)、服務(wù)業(yè)的脈沖響應(yīng)如圖1所示。

      圖1(a)說明,對于政府投資的沖擊,農(nóng)業(yè)的瞬時和短期響應(yīng)是負(fù)的,在北京市由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代都市型農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變的過程中政府投資對農(nóng)業(yè)是有一定影響的,政府投對農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)升級的效應(yīng)需要一定時間才能表現(xiàn)出來,從圖可以看出大約需要三年多的時間。

      圖1(b)說明,對于政府投資的沖擊,工業(yè)的變動始終是正的,在短期內(nèi),政府投資會使工業(yè)增加,所以,政府投資對工業(yè)的發(fā)展是積極的。

      圖1(c)說明,政府投資對服務(wù)業(yè)是短期存在影響,而不是長期的。在此過程中政府投資引導(dǎo)起到一定的作用,從短期與長期來看,政府投資在服務(wù)業(yè)的發(fā)展過程中起的作用沒有滯后效應(yīng),這與誤差修正方程和服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)特性相符合。

      2.4 方差分解

      為了描述政府投資對三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長影響,本文基于誤差修正模型得出方差分解結(jié)果,見圖2。

      從圖2(a)可知,短期內(nèi),政府投資對農(nóng)業(yè)不會起到顯著的影響;但從長期看,政府投資可以有效增加農(nóng)業(yè),解釋能力逐漸增強(qiáng),貢獻(xiàn)率不斷增加,具有長期效應(yīng)。

      從圖2(b)可知,短期內(nèi),政府投資對工業(yè)變化的影響程度較小,從長期來講,政府投資是促進(jìn)工業(yè)發(fā)展的重要影響因素。

      從圖2(c)可知,政府投資對服務(wù)業(yè)貢獻(xiàn)集中在短期,也就是說,政府投資對于服務(wù)業(yè)的影響主要表現(xiàn)為即期效應(yīng),且高于政府投資在短期內(nèi)對農(nóng)業(yè)與工業(yè)的貢獻(xiàn)度。

      3 結(jié)論

      本文通過關(guān)實證研究:政府投資對工業(yè)的促進(jìn)作用影響最大,服務(wù)業(yè)次之,農(nóng)業(yè)最弱。政府投資對農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)升級的效應(yīng)具有一定的滯后性,存在長期效應(yīng);對工業(yè)而言,政府投資的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)始終為正,開始不斷上升,然后上下波動,政府投資能夠持續(xù)穩(wěn)定的促進(jìn)工業(yè)的發(fā)展;政府投資對服務(wù)業(yè)的影響符合正態(tài)分布曲線,對于服務(wù)業(yè)而言,政府投資的即期效應(yīng)比較顯著。

      參考文獻(xiàn):

      [1]H 錢納里,S 魯濱遜,M 賽爾奎因.工業(yè)化和經(jīng)濟(jì)增長的比較研究[M].吳奇,王松寶,譯.上海:上海三聯(lián)書店,1989:56.

      [2]郭杰.我國政府支出對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的實證分析[J].經(jīng)濟(jì)社會體制比較,2004(3):121-126.

      [3]高鐵梅.計量經(jīng)濟(jì)分析方法與建?!狤views應(yīng)用及實例[M].北京:清華大學(xué)出版社,2009:300-318.

      [4]杰弗里 M 伍德里奇.計量經(jīng)濟(jì)學(xué)導(dǎo)論[M].費(fèi)劍平,譯.北京:中國人民大學(xué)出版社,2010:592- 628.

      [5]D RUSSELL,JAMES G MACKINNON.Estimation and inference in econometrics[M].Oxford and New York:Oxford University Press,1993:715- 730.

      [6]DENNIS W CALTON,JEFFREY M PERLOFF.Modern industrial organization[M].New Jersey:Addison Wesley,1999:648-696.

      [作者簡介]田冬麗(1986—),女,漢族,江蘇宿遷人,富滇銀行股份有限公司總行風(fēng)險管理部,信用風(fēng)險管理崗,管理學(xué)碩士,中級經(jīng)濟(jì)師,研究方向:公司戰(zhàn)略、風(fēng)險管理。

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